《分布式人工智能基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系》结合分布式计算、大数据、机器学习、深度学习和强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述分布式人工智能的原理与应用。本书首先介绍分布式系统的概念、技术概况、计算框架、智能核心及体系架构等内容；然后介绍大数据框架、高速计算、海量存储及人工智能经典算法等内容；接着介绍大规模分布式系统架构与演进，以及群体智能与博弈等内容；*后搭建《星际争霸2》仿真环境，并开发相关的仿真对抗系统。

本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用，每一个知识点都有对应Python语言实现。全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为很优化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重点章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等进行全面、深入的讲解。

引爆硅谷，全球瞩目的烧脑神作。与人工智能相伴，人类将迎来什么样的未来？长踞*图书畅销榜。霍金、埃隆·马斯克、雷·库兹韦尔、王小川一致好评，《科学》《自然》两大*期刊罕见推荐！ 在人工智能崛起的当下，你希望看到一个什么样的未来？当*人类智慧的人工智能出现时，人类将何去何从？你是否希望我们创造出能自我设计的生命3.0，并把它散播到宇宙各处？人工智能时代，生而为人的意义究竟是什么？在《生命3.0》中，麻省理工学院物理系终身教授、未来生命研究所创始人迈克斯·泰格马克将带领我们参与这个时代*重要的对话。 《生命3.0》一书中，作者迈克斯·泰格马克对人类的*未来进行了全方位的畅想，从我们能活到的近未来穿行至1万年乃至10 亿年及其以后，从可见的智能潜入不可见的意识，重新定义了“生命”“智能”“目标”“意识”，并澄清了常见的对人工智能的误解，将帮你构建起应对人工智能时代动态的全新思维框架，抓住人类与人工智能共生演化的焦点。

人工智能被认为是科技创新的下一个“巨型风口”，学术界、产业界乃至整个社会都对人工智能给予巨大的关注，在这样的关键变革时期，我们需要正确认识人工智能，审慎客观地思考人工智能技术和产业，切实促进人工智能与社会经济发展深度融合。本书先从源头上思考人工智能的本质和发展历程，在此基础上详细解读各国的人工智能战略和企业的人工智能生态——包括科技巨头在人才、专利、技术方面的布局，同时梳理了在某项技术或应用场景上深耕的独角兽企业，以及资本市场的投资走向，特别从数据、制度、资本、技术等层面阐释中国的人工智能优势及差距，本书还对人工智能伦理进行了专门分析，揭示我们面临的机遇与挑战。 要实现以扎实的科技创新领跑世界，在人工智能的赛道上获得优势是关键一环，本书为我们提供了全面理解人工智能、认真审视自我的详尽阐述。

l 智能商业迅速发展的今天，政府与企业如何紧跟时代，运用大数据优化城市资源、提供更多便民服务以及促进产业发展？如何改进城市的运作方式，使其更具响应力、更宜居？ 《数据驱动的智能城市》一书为城市指明了前进的方向——建立智能城市，打造城市快速响应、数据共享、高效服务的核心竞争力。 l 《数据驱动的智能城市》为构建智能城市提供了一个清晰的框架，围绕6大方面——智慧市民、智慧环境、智慧经济、智慧人才、智慧政府、智慧理念，阐述了政府与企业应该如何运用数据改进自身的工作模式和城市的运作方式，建立智能城市。纽约、芝加哥、波士顿等智能城市先行者已亲自验证这个框架的可行性。 l 在《数据驱动的智能城市》这本书中，译者车品觉结合当下中国城市治理面临的问题为每章撰写了精彩导读，为构建智能城市提供了可靠指导，包括如何运用大数据、物联网、人工智能等先进技术解决自动驾驶、道路拥堵等城市问题，如何消除组织中的数据孤岛、构建跨部门数据共享平台、培养数据分析团队等。

本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后，介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题，并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容，并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等，并进行了分析比较。接下来，介绍了模糊系统和模糊学习，并通过仿真示例详细分析算法。后，介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。全书内容丰富，重点突出

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